RAG 通过三个核心模型实现精准问答：Embedding 模型将文本转换为语义向量，快速从知识库筛选候选资料；Rerank 模型基于用户问题与候选文档重新排序，提升召回准确性；LLM 大模型结合排序后的资料生成自然语言答案。相较于传统大模型，RAG 机制有效解决知识时效性不足和私有资料缺失问题，通过实时关联资料降低幻觉风险。其流程包含文档入库（收集、切片、向量化、存储）和用户提问（向量检索、重排序、答案生成）两个阶段。应用场景包括企业知识库、法律/医疗文档问答及技术文档检索，尤其在大型复杂知识库中，Rerank 模型能显著优化排序结果。核心价值在于确保大模型基于准确、时效的内部资料输出答案，而非依赖训练时见过的公开数据，可提升问题解决的专业性和可靠性（字数：217）。